网络上的分布式自适应估计算法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 分布式信息处理 | 第15-17页 |
| 1.2 自适应估计 | 第17-20页 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 | 第20-24页 |
| 2 稀疏分布式TLS算法 | 第24-47页 |
| 2.1 引言 | 第24-25页 |
| 2.2 预备知识 | 第25-26页 |
| 2.3 稀疏分布式TLS算法 | 第26-32页 |
| 2.4 理论性能分析 | 第32-39页 |
| 2.5 仿真 | 第39-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 3 多任务分布式TLS算法 | 第47-72页 |
| 3.1 引言 | 第47-49页 |
| 3.2 预备知识 | 第49-51页 |
| 3.3 多任务分布式TLS算法 | 第51-56页 |
| 3.4 理论性能分析 | 第56-64页 |
| 3.5 仿真 | 第64-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 4 联合稀疏多任务分布式算法 | 第72-97页 |
| 4.1 引言 | 第72-73页 |
| 4.2 预备知识及相关工作 | 第73-75页 |
| 4.3 联合稀疏多任务分布式算法 | 第75-80页 |
| 4.4 理论性能分析 | 第80-91页 |
| 4.5 仿真 | 第91-95页 |
| 4.6 本章小结 | 第95-97页 |
| 5 分布式极限学习机 | 第97-117页 |
| 5.1 引言 | 第97-98页 |
| 5.2 预备知识 | 第98-101页 |
| 5.3 分布式极限学习机 | 第101-108页 |
| 5.4 应用 | 第108-116页 |
| 5.5 本章小结 | 第116-117页 |
| 6 结论 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-127页 |
| 附录A | 第127-130页 |
| 作者简历 | 第130-131页 |
